## IMPLEMENTASI PENGOLAHAN CITRA UNTUK MENDAPATKAN INFORMASI MENGENAI CITRA BARET TNI DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA EUCLIDEAN DISTANCE
Arfinisa Pratidina 1
Hamzah Affandi 2
1,2 Fakultas Teknologi Industri, Jurusan Teknik Informatika, Universitas Gunadarma Jl.Margonda Raya 100, Depok – 16424
1 arfinisapratidina@yahoo.co.id
2 hamzah@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Baret  TNI  merupakan  identitas  yang  sangat  penting  untuk  membedakan  anggota  dari pasukan satu dengan anggota dari pasukan lainnya. Salah satu cara untuk membedakan baret  TNI  adalah  dengan  menggunakan  citra.  Dalam  penelitian  ini  citra  baret  yang digunakan adalah citra dari berbagai jenis pasukan di TNI. Citra diambil dari berbagai sumber  yaitu  foto  yang  diambil  secara  langsung  dan  dari  internet.  Untuk  menampung Citra  dan  informasi  yang  banyak  digunakan  database.  Database  yang  digunakan  yaitu Microsoft  Access.  Dalam  penelitian  ini  juga  dibuat  sebuah  aplikasi  yang  menerapkan Algoritma euclidean distance untuk memunculkan informasi dari baret TNI. Proses untuk memunculkan  informasi  yaitu  menggunakan  selisih  antara  nilai  histogram  dari  citra yang  di  input  dengan  nilai  histogram  dari  citra  database.  Untuk  proses  memunculkan nama  dan  informasi  dari  baret  TNI  membutuhkan  waktu  lama  karena  proses  yang diambil adalah nilai histogram yaitu terdiri dari nilai Red, nilai Green, dan nilai Blue. Pembuatan  aplikasi  ini  dengan  menggunakan  microsoft  visual  studio  2008  dengan bahasa  pemograman  C#.  Aplikasi  ini  dibuat  dalam  beberapa  tahap,  dimulai  dengan membuat  Flowchart  untuk  di  setiap  menu,  membuat  struktur  navigasi  dan  merancang interface setiap halaman dari aplikasi serta melakukan ujicoba terhadap aplikasi.
Kata Kunci :Pengolahan Citra, RGB, Nilai Histogram, Euclidean Distance, Baret TNI.

## THE IMPLEMENTATION OF IMAGE PROCESSING TO OBTAIN INFORMATION ON THE INDONESIAN NATIONAL ARMED FORCE (TNI) BERET IMAGE BY USING THE EUCLIDEAN DISTANCE ALGORITHM

## Abstract
The  Indonesian  National  Armed  Force  (TNI)  Beretis  a  very  important  identity  to  differ the members of a force with the members of another force. One way to differtheTNI beret is  to  use  imagery.  The  beret  images,  which  are  used  in  this  study,  are  the  imagestaken from  various  units  of  TNI.  The  images  are  taken  from  various  sources,  i.ephotos  which are  taken  directly  and  photos  which  are  taken  from  the  internet.  To  accommodate  the large amounts of images and information, the writer uses database. The database used in this  study  is  Microsoft  Access.  In  this  study,  an  application  that  implements  euclidean distance  algorithms  for  eliciting  information  from  the  military  beret  is  also  made.  The process to bring up the information is by using the difference between the histogram of the image in the input value with the histogram of the image database. For the process toshow  up  thethe  name  and  information  of  a  unit  beret  takes  a  long  time  because  the process taken is the histogram value which consists of the Red value, Green value, and the Blue value. The application is made by using Microsoft Visual Studio 2008 with C #
programming language. This application is made in several stages, starting with making Flowchart  for  each  menu,  making  navigation  structure  and  designing  the  interface  of each page of the application and finally testing the applications.
Keywords: Image Processing, RGB, Value Histogram, Euclidean Distance, Berets TNI.

## PENDAHULUAN
Pengetahuan  masyarakat  yang kurang  tentang  informasi  warna  pada baret  TNI  membuat  masyarakat  menya- maratakan  tanggung  jawab  TNI.  Setiap warna  yang  dimiliki  baret  TNI  memiliki tugas  dan  tanggung  jawab  masing- masing.  Jika  harus  melakukan  pencarian di  search  engine  melalui  internet masyarakat harus mengetahui nama baret terlebih  dahulu,  setelah  itu  baru  bisa mendapatkan  informasi  tentang  baret tersebut.  Hal  ini  menyebabkan  masya- rakat  kesulitan  dalam  mencari  informasi tersebut.  Oleh  karena  itu,  untuk  menge- tahui  informasi  baret  TNI  sering digunakan citra baret TNI. Dalam  pencarian  sebuah  citra yang  diinginkan  dalam  jejaring  internet telah menjadi sulit dikarenakan penamaan file  citra  yang  beragam  tetapi  hasil  yang sama  sehingga  dibutuhkan  fitur  warna untuk  mengidentifikasi  suatu  objek. Warna  adalah  salah  satuatribut  yang berperan  dalam  mengidentifikasi  objek tertentu.  Dimulai  dari  warna  hitam  yang paling  rendah  dan  yang  paling  tinggi
adalah  warna  putih  yang  mencapai cahaya  sempurna.  Setiap  citra  yang  akan diperoleh  akan  menghasilkan  nilai  warna utama  yaitu  RGB  yang  berbeda.  Dalam penelitian  ini  diimplementasikan  metode Euclidean  Distance untuk  mencocokkan nilai  histogram  dari  citra  yang  diinput dengan  nilai  nilai  histogram  citra  yang terdapat  dalam  database. Euclidean distance untuk  citra  sering  diaplikasikan pada  perbandingan  2  citra  (Vito  Di Gesudkk,  1999)  dan  pada  pengenalan pola  citra  (Liwei  Wang  dkk,  2005)  dan( Jing Li dkk, 2009).
Dalam  penelitian  ini  juga  dibuat sebuah  aplikasi  yang  mampu  melakukan proses  pencocokan  (matching)  citra berdasarkan  warna  baret  dari  berbagai posisi  atau  letak  foto  yang  kemudian menghasilkan  nama  dan  keterangan  dari citra warna baret yang di input.

## METODE PENELITIAN
Dalam  metode  penelitian  ini  berisi tahapan-tahapan  penelitian  yang  dila- kukan yang dapat dilihat pada Gambar 1.
.
Tahap pertama dalam penelitian ini adalah  pembuatan  halaman  informasi baret.  Di  halaman  ini  terdapat  informasi tentang  baret-baret  yang  ada  di  TNI. Tahapan  kedua  adalah  pembuatan  ha- laman  database  yang  berisi  informasi tentang  nilai  warna  dari  baret.  Halaman ini  di  awali  dengan  memilih  data  yang sudah  ada  di database ,  jika  mau melakukan  perubahan  dengan  data  yang ada  di  databse  maka  bisa  digunakan tombol edit, namun jika ingin menghapus data  dapat  dilakukan delete. Jika  kedua kondisi  tersebut  tidak  ingin  dijalankan maka  dapat  melakukan  input  data  yang baru  berupa  informasi  tentang  baret,
kemudian  disimpan  di database yang dapat dilihat pada Gambar 2.
Tahapan  ketiga  adalah  membuat halaman input database. Pada halaman ini dimulai dengan memilih baret yang sudah di  input  pada  halaman  informasi  data. Jika data baret tidak ada di informasi data maka  tidak  dapat  memilih  baret  di  ha- laman  ini.  Setelah  memilih  baret,  ma- sukan  citra  atau  gambar  baret.  Citra  di tampilkan dan melakukan proses pengam- bilan nilai RGB dan kemudian mendapat- kan nilai histogram. Hasil nilai histogram ditmapilkan  dan  kemudian  di  simpan  ke database seperti terlihat pada Gambar 3.
Gambar 2. Flowchart Halaman Informasi Data
Gambar 3. Flowchart Halaman Input Database
Tahapan  keempat  dalam  penelitian ini  adalah  membuat  matching  image dengan  menggunakan  metode  Euclidean Distance.  Euclidean  distance  adalah  per- hitungan  jarak  dari  2  buah  titik  dalam Euclidean  space.  Euclidean  space  diper- kenalkan  oleh  seorang  matematika Wandari Yunani sekitar tahun 300 B.C.E. untuk mempelajari hubungan antara sudut dan  jarak.  Euclidean  ini  biasanya  dite- rapkan  pada  2  dimensi  dan  3  dimensi. Tapi juga sederhana jika diterapkan pada dimensi yang lebih tinggi [5] . Misalkan  titik  pertama  mempunyai kordinat (1,2). Titik kedua ada di kordinat (5,5).  Caranya  adalah  kurangkan  setiap kordinat  titik  kedua  dengan  titik  yang pertama.  Yaitu,  (5-1,5-2)  sehingga  men- jadi (4,3). Kemudian pangkatkan masing- masing  sehingga  memperoleh  (16,9).
Kemudian tambahkan semuanya sehingga memperoleh  nilai  16+9  =  25.  Hasil  ini kemudian diakarkan menjadi 5. Sehingga jarak euclideannya adalah 5 [5].
Halaman  ini  merupakan  halaman akhir yang dipakai yaitu untuk melakukan proses  pencocokan  citra  atau  baret. Masukan  salah  satu  citra  dari  sumber mana  saja,  kemudian  akan  terjadi pengambilan nilai histogram dengan cara melakukan  proses  RGB.  Nilai  histogram pun  akan  muncul  kemudian  akan  mela- kukan  proses  matching  dengan  meng- gunakan jarak Euclidean Distance. Proses matching  adalah  proses  melakukan penco-cokan  citra  dengan  citra  yang sudah  ada  di  database.  Jika  sudah  maka akan  dilanjutkan  dengan  menampilkan hasil matching.
Gambar 4. Gambar kurva Euclidean Distance

## PEMBAHASAN
Dalam  pembahasan  ini  berisi  hasil pencocokan citra baret TNI menggunakan metode Euclidean Distance.

## Tampilan Halaman Informasi Data
Pada halaman ini untuk memasukan nama  dan  keterangan  untuk  baret  TNI. Basis data yang digunakan untuk halaman ini  yaitut  bl_master  yang  sudah  ada  di ms.access (Gambar 6).
Tampilan Halaman Input Database Halaman ini untuk mengambil nilai histogram  yang  terdiri  dari  nilai  R,G,B, kemudian  nilai  histogram  disimpan  di tbl_data (Gambar 7).
Tampilan Halaman Database Setelah nilai histogram di dapat dari halaman input  database. Nilai  histogram tersebut disimpan di tbl_data. Jadi penulis disini  menggunakan  2  table,  dimana  dari kedua  tabel  tersebut  dilakukan  pengga- bungan (join). Tabel  yang  diggabungkan yaitut  bl_master  yang  memiliki  kolom key  dan  tbl_data  yang  memiliki  nilai  R, G, B (Gambar 8).
Tampilan Halaman Matching Image Pada  halaman  ini  letak  hasil  akhir dari  sebuah  aplikasi  yaitu  pencocokan warna  dari  berbagai  citra  baret  dan menampilkan  informasi  dari  baret  yang muncul di gambar 9.
Gambar 6.Halaman Informasi Data
Gambar 7.Halaman Input Database
Gambar 8. Halaman Database
Gambar 9. Halaman Matching Image
Dalam    proses  pencocokan    data yang diuji dengan data yang tersimpan di database    dengan  menggunakan  metode Euclidean  distance  terdapat  tiga  hasil yang tidak sesuai atau terdapat kesalahan dalam  21  sample  data  yang  diujikan. Persentase kesalahan dari metode Euclidean distance dapat dihitung dengan menggunakan rumus dibawah ini PersentasekesalahancitraobjekbaretTNI sebesar:
citra =  3/21 × 100%
citra = 14,28571%
Gambar 10. Button Pilih Gambar Untuk Halaman Matching Image

## Tabel 3. Hasil Pencocokan Citra
No Nama Baret Citra Baret Hasil No Nama Baret Citra Baret Hasil 1 Arteleri Benar 12 Mabes Tni Benar 2 Arteleri Benar 13 Marinir Benar 3 Arteleri Benar 14 Marinir Benar 4 Kopassus Salah, Baret yang terdeteksi pas khas 15 Marinir Benar 5 Kopassus Benar 16 Paskhas Benar 6 Kopassus Salah, Baret yang terdeteksi pas khas 17 Paskhas Benar
7 Kostrad Benar 18 Paskhas Benar 8 Kostrad Benar 19 Udara Benar 9 Kostrad Benar 20 Udara Salah, Baret yang terdeteksi mabes Tni 10 Mabes Tni Benar 21 Udara Benar 11 Mabes Tni Benar

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  dan pengujian  dapat  disimpulkan  bahwa  me- tode Euclidean Distance dapat diterapkan dalam  ujicoba  proses  pencocokan  citra baret  untuk  menampilkan  nama  dan informasi  baret.  Tahapan  yang  dilakukan untuk  mendeteksi  citra  baret  adalah meng-input  gambar  baret  yang  dida- patkan  dari  laman  atau  web  dan  ukuran
yang  berbeda  dari  database.  Jika  gambar sudah  di  input  maka  aplikasi  akan mengambil  nilai  histogram  setelah  itu menampilkan  nama  dan  informasi  dari gambar  baret  tersebut.  Program  akan menyamakan  jumlah  nilai  piksel  yang terdapat  pada  database  yaitu  120x80 piksel,  kemudian  melakukan  pencocokan dengan  data  yang  terdapat  dalam database.
Tingkat  keberhasilan  ujicoba  apli- kasi ini mencapai 88,72%, ini didapatkan dari  kesamaan  nama  baret  citra  yang  di input  dengan  nama  baret  citra  yang terdapat  didalam  database.  Terdapat  3 hasil  yang  tidak  sesuai  atau  14,28571% kesalahan  dalam  total  kesluruhan  citra yang  diuji  sebanyak  21  citra.  Penelitian selanjutnya  akan  dilakukan  proses  pen- cocokan  tidak  hanya  berdasarkan  warna, namun juga dari emblem yang terdapat di baret, posisi citra, tingkat kecerahan citra, serta kesamaan latar dari citra baret.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Benson,  K.  Blair,  Television Engineering Handbook. McGraw- Hill, Inc., 1986. [2]. Gross, Christian. 2007. “Baginning  C#  2008  :  From Novice to Professional”, Apress,  United  States  of  America : http://www.apress.com [3]. Li, Jing dan Lu, Bao liang. 2009. " An  adaptive  image  Euclidean
distance"  Pattern  Recognition,
Elsevier.
[4]. Putra,  Darma.  2010.  Pengolahan Citra  Digital.  C.V  Andi  Offset.
Yogyakarta. [5]. Prasetyo, Eko, 2011, “Pengolahan Citra Digital danAplikasinya MenngunakanMatlab”, Yogyakarta : Andi [6]. R.G.W.  Hunt,  The  Reproduction of  Colour,  5th  .ed,  Fountain Press(1995),   ISBN 0- 86343-381-2. [7]. Munir,  Rinaldi.Pengolahan  Citra Digital denganPendektanAlgoritmik, Informatika Bandung, Bandung, 2004. [8]. URL : https://ekosuwono.wordpress.com /2010/01/13/elemen-elemen-citra- digital/  (Diaksestanggal  23  Juli 2015) [9]. URL : http://e- journal.uajy.ac.id/390/3/2MTI014 66.pdf, (Diaksestanggal
23 Juli 2015)